: BLOG DEL MÁSTER EN BIG DATA Y DATA SCIENCE ONLINE DE LA UNED; 05 Diciembre 2022; Visto: 1734

Uno de los factores que contribuyen a la demanda sostenida de profesionales en análisis de datos, por ejemplo, en España, es que su implantación en las empresas todavía ronda el 11%. Pero simultáneo al crecimiento de la demanda aumenta la exigencia en torno al conocimiento práctico y las credenciales académicas.

Como es de esperar, son las grandes compañías las que llevan la delantera, un 29% de éstas tienen una implantación firme del análisis de datos en sus culturas organizativas. En el caso de estructuras productivas medianas llega al 18% y solo a un 9% en las pequeñas.

Diversos planes a nivel institucional pretenden que el Big Data y el Data Science+ alcancen un 25% de implantación en el 2026, mientras que la estrategia europea habla de un 75% para el 2030. Estos números describen un escenario enormemente prometedor para el desarrollo profesional en esta área.

En instancias como la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial parece existir claridad sobre las variables que vendrán a determinar la posición que ocupa España y Europa en la economía global. La evolución de nuestra forma de crear riqueza y cultura parece indicar que una masa de profesionales en análisis de datos podría ser estratégica para estar en el grupo de países más económicamente prósperos del mundo.

Por supuesto, lo anterior guarda una relación con la forma más o menos eficiente con que pueden responder los sistemas universitarios de cada país. En España, el programa modular (Experto, Especialista y Máster) en Big Data y Data Science de la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED) lleva varias convocatorias siendo el líder en formación superior en análisis de datos. Cada año envía al mercado laboral a profesionales que ocupan cargos de gran relevancia en múltiples sectores estratégicos.

Una valoración de la revista Harvard Business Review argumentaba que la figura que ocupa el auténtico centro de los acelerados procesos de transformación digital tiene una denominación clara: científico o científica de datos. Organizaciones, compañías y administraciones entienden cada vez más la relación que existe entre la exploración de sus datos mediante algoritmos y la reducción de la volatilidad, incertidumbre e improvisación que se estaba apoderando de los relatos neoliberales.

Asistimos a un resurgimiento de la razón científica (toda matemáticas, Estadística y valor extraído a partir de la información disponible) posterior al resquebrajamiento de esos grandes mitos donde se decía que los modelos productivos y sistemas económicos podían autorregularse. Incluso, como ya expusiéramos en entradas anteriores de este blog en Big Data y Data Science, en el científico o científica de datos encontramos un cuadro con muchas cosas que decir y proponer en absolutamente todos los ámbitos que conforman las actuales formas de vivir.

IMPLANTAR EL ANÁLISIS DE DATOS EN LA EMPRESA

Probablemente, muchos tuvieron un profesor o profesora que repitiera aquella máxima donde se decía: las matemáticas son sabias… El caso es que tenían razón, después de todo. Matemática y Estadística permiten llegar a uno de los grandes desafíos del modelo científico: el problema de la predicción. Cuando esto termina aplicado a la empresa, los riesgos se reducen proporcionalmente. Es esto lo que impone la necesidad de crear un equipo de análisis de datos.

Al hilo de lo anterior, la construcción de un modelo estable faculta el seguimiento, con el consiguiente impacto en la calidad, el suministro, la atención, la observación de la normativa, etc. Es decir, del propio modelo resultan las posibles mejoras para orientar a la dirección. Mejor calidad se traduce en más aceptación, ventas, etc., lo que nos dirá cómo se comportará el retorno de la inversión.

Nada de esto es posible sin matemáticas y Estadística. La conclusión es enorme y a la vez simple: la respuesta a los grandes desafíos de productividad, mejor utilización de recursos, mejores ventas y atención a los usuarios, etc. es un equipo de profesionales en Big Data y Data Science 100% enfocado al análisis de datos.